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      <title>二叉树的最近公共祖先 - 学习卡片</title>
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        <h1>二叉树的最近公共祖先 - 学习卡片</h1>
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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-question">对于二叉树中的两个节点 p 和 q，它们的“最近公共祖先”（LCA）是如何定义的？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
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          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">最近公共祖先（LCA）是指一个节点 x，它同时是 p 和 q 的祖先，并且在所有满足这个条件的祖先节点中，x 的深度尽可能大。根据定义，一个节点也可以是它自己的祖先。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 二叉树的最近公共祖先 - 题目描述</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-question">解决“二叉树的最近公共祖先”问题主要依赖于哪两种核心算法思想？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">解决此问题主要依赖的核心算法思想是递归（Recursion）和深度优先搜索（DFS）。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 二叉树的最近公共祖先 - 核心考点/算法</div>
        </div>
      </div>
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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-question">在递归解法中，当遍历到一个节点时，如何判断该节点就是 p 和 q 的最近公共祖先？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">如果对当前节点的左右子树进行递归调用后，发现左右子树的返回结果都非空，这意味着 p 和 q 分别位于当前节点的左右子树中，因此当前节点就是它们的最近公共祖先（LCA）。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 二叉树的最近公共祖先 - 解题思路</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-question">在寻找LCA的递归算法中，递归的终止条件（base case）是什么？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">递归的终止条件是：当遍历到的当前节点为空（`null`），或者是目标节点 p 或 q 中的任意一个时，就停止继续向下递归，并返回当前节点。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 二叉树的最近公共祖先 - 示例代码</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-question">在递归算法中，如果对左右子树的递归调用只有一个返回了非空结果，函数应该如何处理？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">如果只有一个子树（左子树或右子树）的递归调用返回了非空结果，说明 p 和 q 都在这个子树中，此时函数应将这个非空的结果继续向上传递（返回）。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 二叉树的最近公共祖先 - 解题思路</div>
        </div>
      </div>
    </div>

    <div class="card-container" onclick="this.classList.toggle('flipped');">
      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">特性</div>
          <div class="card-question">文档中提供的递归解法在寻找二叉树最近公共祖先时，其时间复杂度和空间复杂度分别是多少？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">特性</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">该算法的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是树的节点数；空间复杂度为 O(h)，其中 h 是树的高度，主要由递归调用栈的深度决定。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 二叉树的最近公共祖先 - 解题思路</div>
        </div>
      </div>
    </div>

      </div>
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